Improvement in exercise capacity in obese obstructive sleep apnea (OSA): Respective impact of ventilatory support during exercise and respiratory muscle training in a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Background : Obesity and OSA are interconnected conditions both leading to reduced exercise tolerance. Nocturnal continue positive airway pressure (CPAP) treatment alone fails to alter physical activity. We investigated the respective effect of three modalities of exercise training programs on exercise tolerance in obese OSA. Methods : 38 Obese CPAP-treated OSA (age= 53±3 years; BMI= 38±3 kg/m²) were randomly assigned to a 3-month exercise training program (Ergocycle -ERGO- vs. Ergocycle supported by non-invasive ventilation -ERGONIV- vs. Ergocyle + respiratory muscle training -ERGOSPIRO) after a 6-week control period. Exercise tolerance was assessed by 6-minute walking distance (6MWD) and maximal incremental exercise test on cycloergometer. Results : 6MWD increased after training as compared with control and baseline in patients grouped as a whole (585 ± 92 vs. 562 ± 91 and 538 ± 102 m, respectively, p = 0.0004). Peak oxygen consumption improved after training with higher improvement in ERGONIV (+0.3±0.7 L/min), as compared to ERGO (+0.1±0.6 L/min) and ERGOSPIRO (+0.2±0.9 L/min) respectively (p = 0.004). Maximal ventilation at end of incremental test significantly increased in ERGOSPIRO (+17±34 l/min) as compared with ERGO (-2±19 L/min) and ERGONIV (-2±26 L/min) (p = 0.01). Conclusion : Exercise training improved functional and exercise capacity in obese OSA patients treated by CPAP. Improvement in maximal aerobic capacity was higher when ventilatory assistance or respiratory muscle training ergocycle was associated to ergocycle although walking distance was similarly improved between groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».